协同过滤在油井增产预测中的应用

预测油田增产措施效果是减少低效措施,提高措施有效率的重要前提。建立表征增油量的模型,描述了措施后增油量与时间的产量递减规律。并且建立一套集数据预处理、最近邻搜索和产生预测值的协同过滤算法流程。利用灰色关联分析、相关性分析筛选了措施的主要影响因素,优化筛选出了最佳邻域阀值,利用该邻域阀值筛选了目标潜力井的相似井,从而得到该目标潜力井的预测值。油田现场应用结果表明,表征增油量的模型与预测方法的可靠性较高。